Ljudi provode sve više vremena obavljajući one aktivnosti koje su im jednostavne, a koje bi mašina još brže i lakše obavila. U periodu od šezdeset pet godina koliko je prošlo otkako je Džon Makarti prvi put spomenuo termin „veštačka inteligencija“, ispostavilo se da su zadaci koje ljudi lako obavljaju veoma teški za mašine, što predstavlja prilično iznenađujuću činjenicu. Prosečna odrasla osoba može relativno lako da primeti kvaku, ispruži ruku i uhvati je, pritisne je i otvori vrata. Isti zadatak je još uvek neverovatno težak i za najsavremenije i najprefinjenije robotske ruke i pored korišćenja najsavremenijih pristupa veštačke inteligencije i dubokog učenja.
S druge strane, ali isto toliko iznenađujuće, mašine su nadmašile očekivanja naučnika u zadacima koji su teški za čoveka. Čak i nakon što su ljudi proveli oko pet stotina godina razvijajući šah, mašina koju je napravio DeepMind pod nazivom AlphaZero bila je u stanju da se za nekoliko godina razvije do takvog nivoa da je mogla da pobedi sve velemajstore. Ne zaboravimo da je bila bolja i u još starijoj igri Go. Ta podela između lakog i teškog obično pokreće diskusiju o onom što je poznato kao veštačka inteligencija na „ljudskom nivou“ ili „veštačka opšta inteligencija“ (artificial general intelligence – AGI), koja predstavlja težnju da se mašina i čovek učine ravnopravnim u tom domenu. Mnogi ljudi misle da će postojanje te podele onemogućiti stvaranje veštačke opšte inteligencije bar još nekoliko decenija, ako je uopšte moguće tako nešto postići.
Naučnici koji se bave veštačkom inteligencijom kažu da ju je teško unapređivati jer ni sami uglavnom nismo svesni složenosti sopstvenih misaonih procesa. Šta bi se dogodilo kad bi se definicija inteligencije na „ljudskom nivou“ promenila? Šta bi se dogodilo ako se veštačka inteligencija više ne bi procenjivala u odnosu na kvalitet ljudske misli i delovanja u stvarnom svetu, već na suviše predvidljivo ponašanje ljudi koji ceo dan provode zureći u pametni telefon?
Ljudi provode sve više vremena obavljajući zadatke koje bi mašina mogla da uradi bolje. Jedno od mnogih dostignuća savremenog softvera je da okupira vreme ljudi lakim zadacima, kao što su neodložni poslovi koje obavljate na društvenim mrežama, poput postavljanja objava, komentarisanja objava drugih ljudi, „lajkovanja“ i „snepovanja“. Svakog dana, ljudi provode sate unoseći poruke od 240 karaktera u Tviter. Neprestano pritiskaju dugme „sviđa mi se“ na slikama koje vide na Instagramu. Na svakom pešačkom prelazu, bezbrižno se ušetaju u nadolazeći saobraćaj dok pregledaju stranice na nekoj društvenoj mreži. Provode sate praveći listu stvari za kupovinu na Amazonu koje im zapravo nisu potrebne. Proveli su nebrojene sate ponavljajući isti nivo na Xbox igrama da bi dostigli najviši rezultat. Bog zna koliko smo sati svi proveli upijajući Netflix video snimke izležavajući se danima na kauču.
I sve to „skrolovanje“ i „kliktanje“ unapređeno je celokupnom podstrukturom softvera ispod uglađene površine veb-stranica. Na primer, tehnologija Apache Pinot, programa za ubrzavanje upita ka bazi podataka, upravlja funkcijom „Ko je pogledao moj profil?“ na LinkedIn-u. Kao što je rekao jedan od kreatora spomenutog programa, softver je napravljen tako da u deliću sekunde pruži odgovor ljudima koji nekoliko desetina puta dnevno proveravaju ko je pogledao njihov profil.
Pinot i srodni međusoftveri, kao što je program otvorenog koda za striming podataka Kafka, napravljeni su da razviju naviku stalnog kliktanja, lajkovanja, malo kucanja, tvitovanja, kucanja još malo, kačenja, skrolovanja, itd. Navike prerastaju u zavisnosti kada postoji nagrada za ponavljanje, a povratna sprega modernih veb-platformi obezbeđuje tu nagradu tako što reaguje na ljudske klikove pružajući još više mogućnosti da još više klikće. Pinot i Kafka obezbeđuju da ljudska aktivnost na mreži predstavlja beskrajan proces pritiskanja dugmadi, slično kao kod dobro nam poznatog laboratorijskog pacova koji pritiska polugu da bi dobio hranu. Ljudi su postali nenadmašivi u pritiskanju poluge, ali loše je to što sve te zadatke i dalje može mnogo lakše, a možda i bolje, da obavi mašina. Iako program veštačke inteligencije za obradu prirodnog jezika prvog ranga, kao što je GPT-3, ne može da se uključi u dugačku diskusiju o filozofskim temama, više je nego sposoban da spontano generiše kratke objave i tvitove na zadatu temu. Veštačkoj inteligenciji bi verovatno bilo sasvim lako da automatizuje objavljivanje slika na Instagramu.
Elegantnom lakoćom ljudi mogu da se sete mimova i objavljuju ih na društvenim mrežama i da se prisete savršene GIF slike koja odgovara trenutku. Iako u tome postoji nešto zadivljujuće, mašine bi, pomoću pretraživanja grubom silom, mogle da smisle nova i optimalnija rešenja za postavljanje mimova. Svakako da bi postupak provere ko je pregledao čiji profil na LinkedIn-u, ili bilo koji drugi postupak koji se svodi na konzumiranje signala preko API-ja iz programa kao što je Pinot, mogao da bude automatizovan, a time i efikasniji od metoda koji koriste ljudi.
Moramo priznati da ljudi i dalje obavljaju mnoge druge aktivnosti, na primer, idu u teretanu i neguju svoj podmladak. Ipak, u teretani sve češće prave pauze da bi zurili u telefon, a njihov podmladak se sve više „zakucava“ ispred ekrana. Uobičajene ljudske aktivnosti pretvorile su se u procese koje se neprestano prekidaju zurenjem u ekran. Sve to je dovelo naše moderno društvo na neko čudno mesto. Veliki deo današnjeg ljudskog ponašanja dešava se u računaru i oko njega, gde ljudske sposobnosti zaostaju za najboljim kompjuterskim programima.
Džensen Huang, suosnivač i izvršni direktor kompanije Nvidia, lidera u proizvodnji čipova za veštačku inteligenciju, sažeto, ali i prilično oštro, opisao je sadašnji trenutak u razvoju ljudske istorije. Huang je rekao da su ljudi suviše spori i nastavio:
„Ima nas samo nekoliko milijardi i svoje mlade nosimo devet meseci, a onda ih godinama odgajamo, a onda kada ih konačno dovedemo do nivoa na kome su donekle inteligentni, oni bodu po pametnim telefonima, a svaki put kad dodirnu ekran, nešto pretražuju u oblaku.
Pošto je sve užasno sporo, Huang ima rešenje koje sažima na sledeći način:
„Pa, u budućnosti nam neće biti potrebno devet meseci da izgradimo novo inteligentno biće, a neće biti potrebne ni Godine za odgajanje tih inteligentnih bića. Biće mu doslovce potreban sat da proizvede BMW automobil, sekunde da preuzme veštačku inteligenciju i odmah je na internetu u roku od nekoliko sekundi posle toga. Takvih stvari biće na bilione.“
Te „stvari“ o kojima Huang Govori liče na nešto što dolazi posle homo sapiensa. Model na koji Huang ukazuje je model automata. Automat, lišen ljudskih slabosti, veoma je sposoban da se nosi sa zadacima koji se mogu dobro definisati – „u odgovarajućem opsegu“ u inženjerskom smislu. Iako veštačka inteligencija još nije dorasla upravljanju automobilom, pravi je majstor kad treba da upravlja veb-stranicom, odnosno da neprestano klikće i lajkuje.
Veći deo današnjeg društva, s obzirom na njegov stalni naglasak na optimizaciji u okviru ograničenog skupa digitalnih pravila, liči na video-igricu, odnosno, pokušaj da se postigne optimalan rezultat. Ko bolje od mašine zna kako da pobedi u igri protiv mašine?
Isti program koji je pobedio ljude u šahu i Gou, doveo je 2019. Godine, do novog programa MuZero, koji je u stanju da postigne dobre rezultate igrajući Atari video-igre kao što je Ms Pac Man. Mala je razlika između igrice i majstorskog objavljivanja mimova. Podela još uvek postoji između lakih i teških zadataka koje obavljaju ljudi i računari i možda je veštačka inteligencija nikada neće pobediti. Ipak, ljudska misao je sve nesposobnija za kretanje u digitalnom svetu. Ljudi će verovatno pre same pojave veštačke opšte inteligencije doći u situaciju gde će većinu aktivnosti mnogo bolje obavljati mašine.
U tom trenutku ljudi postaju suvišni. Da li ih onda treba zameniti? Ne treba ih zameniti samo zbog toga što će i tada biti važni kao entiteti koji nisu sredstvo za postizanje cilja, već cilj sam po sebi. To nije pitanje tehnologije, to je suštinsko pitanje čovečanstva. U svetu koji je sve više opsednut brzinom, efikasnošću i optimalnim rezultatima iznad svega, odgovor na to pitanje je potpuno neizvestan.